private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
richTextBox1.SelectAll();
richTextBox1.Copy();
string str = richTextBox1.Text;//获取文本部分
Image img1 = (Image)Clipboard.GetData(System.Windows.Forms.DataFormats.Bitmap);//获取图片部分
if (img1 != null)
{
img1.Save(Application.ExecutablePath + "a.bmp");
}
}
string _RtfText=richTextBox1.SelectedRtf;
IList<string> _ImageList =new List<string>();
while(true)
{
int _Index = _RtfText.IndexOf("pichgoal");
if(_Index==-1)break;
_RtfText=_RtfText.Remove(0,_Index+8);
_Index = _RtfText.IndexOf("\r\n");
int _Temp = Convert.ToInt32(_RtfText.Substring(0, _Index));
_RtfText = _RtfText.Remove(0, _Index);
_RtfText = _RtfText.Replace("\r\n", "");
_Index = _RtfText.IndexOf("}");
_ImageList.Add(_RtfText.Substring(0, _Index));
_RtfText = _RtfText.Remove(0, _Index);
}
for (int i = 0; i != _ImageList.Count; i++)
{
System.IO.FileStream _File = new FileStream(Application.StartupPath + "\\" + i.ToString() + ".dat", System.IO.FileMode.Create);
int _Count=_ImageList[i].Length/2;
for (int z = 0; z != _Count; z++)
{
string _TempText=_ImageList[i][z*2].ToString()+_ImageList[i][(z*2)+1].ToString();
_File.WriteByte(Convert.ToByte(_TempText, 16));
}
_File.Close();
}
MessageBox.Show(_ImageList.Count.ToString());
Friend Sub getpic(ByVal RT As String, ByVal remid As String)'Dim RTlenth As Int64 = RT.Rtf.Length'Dim Sindex As Int64'Dim Eindex As Int64'Dim rtfPIC As String'Sindex = RT.Rtf.ToString.IndexOf("{/pict/...
在c#的richtextbox中粘贴截屏的图片，是以rtf格式进行保存的 格式如下： {\pict\wmetafile8\picw198\pich42\picwgoal2969\pichgoal629 *****} ****这个是图片转换后的文本16进制数据 图片提取方式： 在rtf中通过...
Friend Sub getpic(ByVal RT As String, ByVal remid As String)'Dim RTlenth As Int64 = RT.Rtf.Length'Dim Sindex As Int64'Dim Eindex As Int64'Dim rtfPIC As String'Sindex = RT.Rtf.ToString.IndexOf("{/pict/...
Friend Sub getpic(ByVal RT As String, ByVal remid As String) Dim RTlenth As Int64 = RT.Rtf.Length Dim Sindex As Int64 Dim Eindex As Int64
RichTextBox是一种既可以输入文本、 又可以编辑文本的文字处理控件， 与TextBox控件相比， RichTextBox控件的文字处理功能更加丰富， 不仅可以设定文字的颜色、 字体， 还具有字符串检索功能。 另外， RichTextBox...
在wpf中RichTextBox式一个富文本控件，在其中我们可以添加图片等内部控件，以及控制段落块的字体等。我们可以采用System.Windows.Markup.XamlWriter.Save(object，stream);来保存，但是例如我们的image（数据源为二...
原来存储在RTF格式中的图片数据（图片数据位置请参阅RTF格式研究这篇文章）是把原图片的16进制数据直接变成ascii字符数据嵌入RTF文件中的 也就是： &H432D（一共16bit数据长度）变成了"432D"（一共3
这里主要实现记事本装载文件、保存文件及快捷键设置等功能。如果想编写一个功能齐全的记事本应用可以在其基础上扩展功能模块，只要对C#进一步学习，扩展并非难事。 代码的大部分注释十分详尽，我尽可能少说废话。让...
一个图片识别小工具，原先主要是识别以前公司的软件注册码截图里的数字和字母（每次要一个一个框复制出来粘贴到注册器里，很麻烦！），因为注册码出现的字母和数字基本就那几个，所以识别库的范围设定的比较少。 ...
内存映射文件是由一个文件到进程地址空间的映射。 C#提供了允许应用程序把文件映射到一个进程的函(MemoryMappedFile.CreateOrOpen)。内存映射文件与虚拟内存有些类似，通过内存映射文件可以保留一个地址空间...
实例095 在数组中添加一个元素 112 实例096 在数组中添加一个数组 113 实例097 不改变长度删除数组中的元素 115 实例098 删除数组元素后改变其长度 116 4.2 常用数组排序算法 117 实例099 使用选择...
在wpf中RichTextBox式一个富文本控件，在其中我们可以添加图片等内部控件，以及控制段落块的字体等。我们可以采用System.Windows.Markup.XamlWriter.Save(object，stream);来保存，但是例如我们的image（数据源为二...
1、窗体1、常用属性（1）Name属性：用来获取或设置窗体的名称，在应用程序中可通过Name属性来引用窗体。（2） WindowState属性： 用来获取或设置窗体的窗口状态。 取值有三种： Normal （窗体正常显示）、 Minimized...
制作思路：做一个按钮，就只想这一个按钮的功能就行了如果需要其它按钮来进行辅助，这个情况只会出现在，你这个按钮做不下去了，才需要去考虑是否有其它按钮可以来帮忙的 -----------（网摘，）-----------------...
C#控件及常用设计整 1、窗体1 2、Label 控件3 ... 4、RichTextBox控件5 5、NumericUpDown 控件7 6、Button 控件7 7、GroupBox 控件7 8、RadioButton控件8 9、CheckBox 控件...
内存映射文件是由一个文件到进程地址空间的映射。 C#提供了允许应用程序把文件映射到一个进程的函(MemoryMappedFile.CreateOrOpen)。内存映射文件与虚拟内存有些类似，通过内存映射文件可以保留一个地址空间的区域...
做Winform的，我们一般都知道，传统.NET界面有一个RichTextBox控件，这个是一个富文本控件，可以存储图片文字等内容，它有自己的文件格式RTF，在DevExpress控件组里面也有一个同等的控件，他的名字是RichEditControl...
4、Rich Text Editor 1、RichEditControl...但好在与word的兼容性不错，所以通常可在word里排版，然后复制到 RichTextBox里 另外, 可以通过CreateBarManger方法自动生成相应的菜单项； 传统.NET界面也有一个...
来自：王小科, 王军. C#开发实战1200例（第I卷）. 北京： 清华大学出版社, 2011. 第1篇 C#编程基础篇 第1章 C#开发环境的使用 2 1.1 Visual Studio开发环境的安装与配置 3 实例001 配置合适的Visual Studio 2008开发...
内存映射文件[1][2] 2015-03-31 原理 有两种类型的内存映射文件 进程、视图和管理内存内存映射文件对象及其成员示例 示例1：在...内存映射文件包含虚拟内存中文件的内容。 利用文件与内存空间之间的映射，应用程...
4、RichTextBox控件 5、NumericUpDown控件 6、Button（按钮）控件 7、GroupBox（分组框）控件 8、RadioButton（单选按钮）控件 9、CheckBox（复选框）控件 10、ListBox（列表框）控件 11、ComboBox（组合框）...
f039_fileinfo.ZIP 显示文件的各种信息(12KB) 19,f038_stringinfile.ZIP 如何在一个文件中查找一个字符串(1KB) 20,f037_dragfrom.ZIP 支持从文件浏览器里拖入文件(4KB) 21,f036_findfile.ZIP ...
利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来
这门课程基于主流的java8平台，由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术，可以使java方向的入门学员，快速
【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。
0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记，内容覆盖所有考点
首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出
发现博客上大多是蓝桥杯主观题的介绍，很少有客观题的总结，这里汇总了历届客观题目，省赛加国赛，希望对大家有帮助。
介绍Qt中的Graphics View Framework，涉及View、Scene、Item的关系，如何自定义QGraphicsItem、处理Item之间的关联、如何布局及定义自己的布局Item、如何变幻Item、如何应用动画、如何处理拖放、如何给It
课程分为：J2SE 基础阶段，中级阶段，阶段; 课间会讲解一些小程序的开发：如：猜拳游戏,模拟银行柜员机程序，退休金结算程序等.
